Anomaly Detection 알고리즘 별 딥러닝 환경

CUDNN 버젼확인 Terminal Command

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2orcat /usr/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

Cuda Toolkit Download Link

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

CUDA Toolkit Archive

CUDNN Download Link

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

cuDNN Archive

다운로드 방법 

1. Windows 

다운로드한 cuDNN 파일의 압축을 풀고 각각의 폴더에 해당하는 파일들을 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v버전의 폴더로 옮긴다

나는 CUDA 버전이 10.1이어서 파일의 옮길 경로는 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1이다. (C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA에는 v버전명 폴더 하나만 있을 것이다. 그렇기 때문에 경로를 혼동할 일은 크게 없을 것 같다)

그리고 압축을 푼 cuDNN 파일들을 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1로 옮겨서 bin, include, lib 폴더를 덮어씌웠다.

2. Linux 

Copy the following files into the CUDA Toolkit directory.

sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include

sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

 

Tensorflow, CUDA, CUDNN 호환성 확인

https://www.tensorflow.org/install/source#tested_build_configurations

작동확인

2. Tensorflow Code 실행

먼저 Anaconda Prompt에서 python이라고 쳐서 파이썬을 실행한다. 그리고 tensorflow의 test 모듈로 잘작동하는지 확인해본다. (ex)test.is_built_with_cuda() 함수로 CUDA GPU가 작동하는지 확인할 수 있다.

다른 test 모듈의 함수들은 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/test에서 찾을 수 있다.

소스에서 빌드  |  TensorFlow

GAN 기반 이상탐지 정리(사진있음)

https://spri.kr/posts/view/23193?code=industry_trend 

논문요약 - TadGAN:Time Series Anomaly Detection Using Generative Adversarial Networks

https://smilegate.ai/2021/06/01/tadgan/ -> 정리 잘돼있음

https://analyticsindiamag.com/hands-on-guide-to-tadgan-with-python-codes/  GAN 예제

https://kejdev.github.io/posts/TadGAN/TADGAN  소스코드

인공지능 기반 이상감지 기술 - SPRi

1. Timeseries anomaly detection using an Autoencoder

- Example URL : https://keras.io/examples/timeseries/timeseries_anomaly_detection/ 

- 실행환경 : 

Cuda 10.0  / Tensorflow 2.0.0 -> 정상 작동 안함. 

- Tensorflow 2.1 이상에서 작동해야 할듯.  But CUDA10.0은 Tensorflow2.0 까지 밖에 지원안함.. 3090 환경에서 돌려야할듯

Keras documentation: Timeseries anomaly detection using an Autoencoder

 

Anomaly Detection 알고리즘

-> Omni anomaly Detection Github Source

https://github.com/NetManAIOps/OmniAnomaly#readme NetManAIOps / OmniAnomaly